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IEEE Transactions on Evolutionary Computation 于2023年8月刊登了南方科技大学张清泉（Qingquan Zhang）、刘佳琳（Jialin Liu，通讯作者）等学者合作的研究论文《Mitigating Unfairness via Evolutionary Multiobjective Ensemble Learning》。该研究由华为可信理论研究中心、英国伯明翰大学等机构共同完成，获多个基金支持（如广东省重点实验室、国家自然科学基金等）。

学术背景

研究领域为机器学习公平性（fairness in machine learning）与多目标进化计算（multiobjective evolutionary computation）的结合。该研究的核心背景是：现有机器学习模型常因数据偏见导致预测结果不公，而不同公平性度量（fairness measures）之间存在冲突，例如优化群体公平性（group fairness）可能牺牲个体公平性（individual fairness）。传统方法（如加权求和）难以平衡多目标间的矛盾。为此，作者提出两个关键问题：
1. 如何同时优化模型准确性与多公平性指标？
2. 如何通过集成学习（ensemble learning）自动平衡指标？

研究方法与流程

1. 多目标进化学习框架

流程设计：
- 模型初始化：使用人工神经网络（ANN）作为基模型，权重编码为实数向量个体。
- 目标函数：包含交叉熵损失（模型精度）、个体不公平性（fi）、群体不公平性（fg）及8种代表性公平性指标（fair1–fair8，涵盖统计奇偶性、校准度等）。
- 优化算法：基于多目标进化算法（MOEA），提出改进策略：
- 探索阶段：针对每个目标独立训练模型，增强多样性。
- 开发阶段：通过交叉（权重混合）和突变（高斯扰动）生成新模型，并采用随机排序算法（SRA）进行选择。
- 终止条件：最大迭代200代，通过验证集评估模型性能。

创新方法：
- 混合选择策略：结合极端模型训练与自适应权重更新，解决目标冲突。
- 部分训练（partial training）：每次迭代仅部分更新模型参数，提升效率。

2. 集成学习框架

基模型从进化得到的非支配解集中选取，提出4种集成策略：
- ensbest：选择最优模型。
- ensall：纳入所有非支配模型。
- ensknee：基于拐点选择模型子集。
- ensdiv：基于多样性选择模型子集。

实验设计

• 数据集：15个公开数据集（如COMPAS、Adult），涵盖教育、金融等领域，按6:2:2划分训练/验证/测试集。
  
• 对比方法：包括加权求和法（multi-fr）和传统集成方法（如kcr、lrklscr）。
  
• 评估指标：
  
  • 超体积（HV）衡量多目标优化性能。
    
  • 几何均值（G-mean）综合评估精度与公平性。
    

主要结果

1. 三目标优化（精度、fi、fg）

• 收敛性：在8个数据集上，HV值随迭代显著提升，证明算法能同步优化冲突目标（图2）。
  
• 多样性：CPF指标表明，算法生成的模型集在5/8数据集上优于单目标或双目标优化（表VI）。例如，在COMPAS数据中，模型精度与fi、fg的权衡关系清晰可见（图3）。
  
• 对比优势：相比multi-fr，算法在5/8数据集上能生成更优解，其余3个数据集表现相当（表V）。
  

2. 九目标优化（精度+fair1–fair8）

• 泛化性：优化fair1–fair8后，未参与训练的fair9–fair16指标亦显著改善（图5），表明模型具有鲁棒性。
  
• 集成效果：ensbest在11/15数据集上G-mean最优（表IX），且在11项公平性指标中排名第一（图7），如fair4（代表群体平等）提升40%以上。
  

结论与价值

1. 科学价值：
   
   • 首次将多目标进化学习系统应用于机器学习公平性领域，提出冲突目标动态平衡的理论框架。
     
   • 证实进化算法能生成多样化解集，为决策者提供灵活权衡选择。
     
2. 应用价值：
   
   • 在刑事风险评估（COMPAS）、信贷审批（German）等场景中，可减少因敏感属性（种族、性别）导致的歧视。
     
   • 开源框架支持扩展到更多公平性指标（如因果公平性）。
     

研究亮点

• 方法创新：结合MOEA与集成学习，突破传统加权求和的局限性。
  
• 实证全面性：覆盖16种公平性指标和15个数据集，结论具有普适性。
  
• 可扩展性：框架支持非可微目标（如混淆矩阵指标），未来可适配深度模型。
  

其他价值

作者指出数据分布不均衡（如Bank数据集）可能影响性能，未来将通过并行计算提升大规模模型效率。研究代码已公开，便于复现与改进。

此报告完整呈现了研究的学术逻辑与创新点，数据支撑充分，符合学术传播的严谨性要求。